Deep Learning with TensorFlow 2.0
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Inizio
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TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Google per il Deep Learning, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2,0, rilasciato in gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderosa, compatibilità e coerenza API.
questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2,0 per costruire predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
installare e configurare TensorFlow 2,0.
comprendere i vantaggi di TensorFlow 2,0 rispetto alle versioni precedenti.
costruire modelli di Deep Learning.
implementare un classificatore di immagini avanzato.
distribuire un modello di Deep learning per i dispositivi cloud, mobile e IoT.
formato del corso
conferenza interattiva e discussione.
un sacco di esercizi e pratica.
implementazione hands-on in un ambiente lab Live.
Opzioni di personalizzazione del corso
per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
per ulteriori informazioni su TensorFlow, visita:
Machine Translated
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Programming experience in Python.
Experience with the Linux command line.
Audience
Developers
Data Scientists
Opinioni
Materie
- E-learning
- Apprendimento
Programma
Introduction
- TensorFlow 2.0 vs previous versions -- What's new
Setting up Tensoflow 2.0
Overview of TensorFlow 2.0 Features and Architecture
How Neural Networks Work
Using TensorFlow 2.0 to Create Deep Learning Models
Analyzing Data
Preprocessing Data
Building a Model
Implementing a State-of-the-Art Image Classifier
Training the Model
Training on a GPU vs a TPU
Evaluating the Model
Making Predictions
Evaluating the Predictions
Debugging the Model
Saving a Model
Deploying a Model to the Cloud
Deploying a Model to a Mobile Device
Deploying a Model to an Embedded System (IoT)
Integrating a Model with Different Languages
Troubleshooting
Summary and Conclusion
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